用于 MR 图像到图像转换的相似度与质量指标

图像到图像转换可以在医学成像中产生巨大影响，因为图像可以被合成转换为其他模态、序列类型、更高分辨率或更低噪声水平。为了确保患者安全，这些方法应由人类阅片者进行验证，这需要耗费大量的时间和成本。定量指标可以有效补充此类研究，并对合成图像提供可复现且客观的评估。如果存在参考图像，MR 图像的相似度通常由 SSIM 和 PSNR 指标进行评估，尽管这些指标对特定失真不敏感或过于敏感。当没有可用于比较的参考图像时，无参考质量指标可以可靠地检测特定失真，例如模糊。为了提供关于失真敏感度的概述，我们定量分析了 11 种相似度（有参考）和 12 种质量（无参考）指标，用于评估合成图像。我们还额外包含了一个基于下游分割任务的指标。我们研究了针对 11 种失真和典型 MR 伪影的敏感度，并分析了不同归一化方法对每个指标和失真的影响。最后，我们为有效使用所分析的相似度和质量指标来评估图像到图像转换模型提出了建议。